Quando un buyer cerca un fornitore di software gestionale per il manifatturiero, oggi fa una cosa che cinque anni fa era impossibile: apre ChatGPT e chiede direttamente "quali sono le migliori soluzioni CRM per un'azienda manifatturiera italiana con 50 commerciali". L'AI risponde con una lista di tre o quattro nomi — e raramente include chi non ha lavorato per esserci. Questo è il problema che l'Answer Engine Optimization (AEO) è nata per risolvere.
L'AEO — nota anche come GEO (Generative Engine Optimization) o LMO (Large Language Model Optimization) — è l'insieme di strategie che rendono un'azienda, un prodotto o un contenuto citabile e raccomandabile dai sistemi AI generativi. Non riguarda solo ChatGPT: il fenomeno abbraccia Perplexity, Google AI Overviews, Microsoft Copilot, e qualsiasi altro sistema che sintetizza informazioni dal web per rispondere direttamente alle domande degli utenti senza reindirizzarli necessariamente a un sito specifico.
Il segnale più chiaro è arrivato dai dati di HubSpot, che ha comunicato una perdita superiore al 50% del traffico organico sul proprio blog negli ultimi 18 mesi. Una perdita che non è attribuibile a penalizzazioni algoritmiche o errori tecnici: è la conseguenza diretta del fatto che Google AI Overviews risponde alle domande degli utenti senza mandarli sul sito di HubSpot. Se questo succede al blog di una delle aziende SaaS più attente al content marketing al mondo, il fenomeno è strutturale — non un caso isolato.
I dati di settore confermano la tendenza. Secondo una ricerca di SparkToro del 2024, circa il 58% delle ricerche su Google termina senza che l'utente clicchi su alcun risultato — un dato che è peggiorato con l'introduzione delle AI Overviews. Perplexity ha superato 10 milioni di utenti attivi giornalieri nel 2024. ChatGPT viene usato da milioni di professionisti come punto di ingresso per ricerche di mercato e valutazione di fornitori. Il comportamento dei buyer B2B sta cambiando in modo rapido, e la finestra per posizionarsi prima dei competitor si sta chiudendo.
Il problema non è che l'AI "ruba" il traffico. Il problema è che l'AI sceglie da chi attingere — e se non sei nelle fonti che i modelli considerano autorevoli e leggibili, non esisti in quelle risposte. La SEO tradizionale non è sufficiente per presidiarle: un sito ottimizzato per Google può risultare quasi invisibile agli AI engine per ragioni strutturali che niente hanno a che fare con il page rank.
Per capire l'AEO bisogna capire come i Large Language Model (LLM) costruiscono le loro risposte. ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews non "cercano" nel senso classico del termine: elaborano miliardi di testi su cui sono stati addestrati, integrano con ricerche in tempo reale (nel caso di sistemi dotati di web browsing), e sintetizzano una risposta che percepiscono come autorevole, densa e corretta. I criteri con cui selezionano e citano le fonti sono diversi da quelli di Google.
Contano la chiarezza semantica del contenuto — quanto un testo risponde direttamente a una domanda specifica. Conta la coerenza tematica del dominio: un sito che parla in modo approfondito e costante di un argomento viene percepito come più autorevole di un sito generalista. Conta la struttura delle informazioni: i modelli preferiscono contenuti con paragrafi densi e autonomi, dove ogni sezione risponde a una domanda ben identificabile, rispetto a contenuti frammentati in elenchi puntati e titoli SEO-oriented. Conta la presenza di dati verificabili, citazioni, numeri — elementi che aumentano la "credibilità sintattica" del contenuto per un modello linguistico.
Un contenuto scritto per massimizzare le keyword density per Google può avere esattamente le caratteristiche opposte a quelle che un LLM cerca. Il jargon SEO — headline h2 costruite attorno alla keyword, ripetizioni sistematiche del termine ricercato, paragrafi brevi pensati per la scansione visiva — è spesso una penalità dal punto di vista della citabilità AI, non un vantaggio.
AEO e SEO non sono discipline opposte: si rivolgono a canali diversi con logiche parzialmente diverse. La SEO ottimizza per i motori di ricerca classici, che rimangono rilevanti per enormi volumi di query, specialmente quelle navigazionali e transazionali dirette. L'AEO presidia la quota crescente di ricerche informazionali e comparative che vengono intercettate dagli AI engine prima che l'utente arrivi a Google — o che vengono gestite interamente dall'AI senza reindirizzamento.
In pratica, molte delle azioni di ottimizzazione AEO hanno effetti positivi anche sulla SEO. Contenuti più densi e semanticamente coerenti tendono a performare meglio anche nei ranking tradizionali. I dati strutturati (Schema.org) servono sia per i rich snippet di Google sia per migliorare la leggibilità machine-first dei contenuti. La costruzione di topic cluster — un insieme coerente di contenuti su un tema specifico — è raccomandata sia dalla SEO moderna sia dall'AEO.
Dove le due discipline divergono è nella prioritizzazione: la SEO tende a ottimizzare per volume di ricerca e competitività keyword; l'AEO lavora sulla densità informativa e l'autorevolezza di dominio, indipendentemente dal volume. Una pagina che risponde in modo esaustivo e autorevole a una domanda molto specifica può avere valore AEO altissimo e valore SEO classico basso, perché la query ha pochi volumi ma è esattamente quella che un buyer qualificato fa all'AI prima di contattare un fornitore.
L'ottimizzazione AEO interviene su più livelli. A livello di contenuto: struttura semantica delle pagine, formato dei paragrafi (densi, autonomi, answer-first), vocabolario di dominio, presenza di dati e citazioni verificabili, copertura sistematica degli argomenti rilevanti per il settore. A livello tecnico: dati strutturati Schema.org per prodotti, organizzazioni, FAQ, how-to; velocità di caricamento; accessibilità machine-first del markup HTML. A livello di ecosistema: coerenza tematica del dominio, costruzione di topic cluster, interlinking semantico tra pagine correlate.
Sul versante del monitoring, l'AEO richiede strumenti specifici. Ahrefs ha introdotto funzionalità di tracking per le AI Overview di Google. HubSpot ha rilasciato dashboard di AI Visibility che mostrano come il traffico si stia spostando verso i canali AI. Perplexity e ChatGPT possono essere interrogati sistematicamente con query di settore per verificare se e come l'azienda viene citata. La costruzione di un sistema di monitoring AEO è parte integrante di qualsiasi strategia strutturata.
Nel contesto B2B italiano, la maggior parte delle aziende non ha ancora affrontato il tema AEO in modo sistematico. Questo crea un'opportunità: chi si posiziona ora come fonte autorevole per gli AI engine in un determinato settore costruisce un vantaggio che sarà difficile da erodere quando i competitor inizieranno a muoversi. Gli AI engine tendono a rinforzare le fonti già citate — un meccanismo simile all'autorevolezza di dominio SEO, ma con effetti più duraturi perché si basa su pattern semantici, non solo su link.
Nei mercati manifatturieri di nicchia — stampaggio a caldo, componenti per l'automotive, macchine per il packaging alimentare — la concorrenza AEO è praticamente assente. Un'azienda di medie dimensioni con contenuti ben strutturati e una strategia AEO coerente può diventare la fonte di riferimento per ChatGPT e Perplexity in quel settore in pochi mesi. Essere citati dall'AI nelle domande che i buyer fanno durante la fase di valutazione dei fornitori è un vantaggio competitivo diretto e misurabile.
Il primo passo è un'analisi di visibilità: verificare sistematicamente come la tua azienda e i principali concorrenti compaiono nelle risposte AI su query rilevanti per il settore. Spesso il gap è già evidente da questa prima analisi — i competitor che comparivano in quarta posizione su Google possono già essere la fonte primaria di ChatGPT su domande commercialmente rilevanti.
Il secondo passo è una revisione del patrimonio di contenuti esistente: quali pagine possono essere riorganizzate per rispondere in modo più diretto e denso alle domande del buyer? Quali topic mancano completamente? Quale vocabolario di settore non è presidiato?
Il terzo passo è la costruzione di un piano editoriale AEO-first: non ottimizzato per volume keyword, ma per copertura semantica del dominio. Ogni articolo risponde a una domanda specifica del buyer, con un livello di approfondimento che un LLM percepisce come autorevole. Il cluster si costruisce nel tempo, ma gli effetti diventano visibili — e misurabili — ben prima che sia completo.
Non necessariamente. Molte azioni AEO migliorano anche le performance SEO e viceversa. La distinzione principale è nell'obiettivo: la SEO ottimizza per il click, l'AEO ottimizza per la citazione. Un piano integrato è più efficiente di due iniziative parallele.
Con query sistematiche agli AI engine su domande rilevanti per il settore, monitoraggio delle citazioni, analisi del traffico AI referral (dove tracciabile) e benchmark dei competitor. HubSpot ha introdotto dashboard dedicate all'AI Visibility nel 2025.
Sì. La struttura tecnica è meno determinante rispetto alla qualità semantica dei contenuti. Un sito tecnicamente datato con contenuti ben strutturati può performare meglio di un sito moderno con contenuti poveri o frammentati.
I modelli linguistici cambiano e si aggiornano. Il posizionamento AEO richiede monitoraggio e aggiornamento continuo — non è un'ottimizzazione one-shot come poteva essere la SEO tecnica di base.
Sì, ed è un errore frequente. La migliore ottimizzazione AEO produce contenuti che funzionano bene sia per i lettori umani sia per i modelli AI — non una versione robotica del contenuto. La chiarezza e la densità informativa servono entrambi.
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